无法模拟负二项概率分布的数据

负二项概率分布是一种离散型概率分布，用于描述在多次独立伯努利试验中，成功次数达到指定次数时的失败次数的概率分布。

负二项概率分布的主要特点是，它允许成功和失败的概率不相等，并且在每次试验中成功的概率是固定的。与二项分布类似，负二项分布也是离散型的，表示随机事件发生次数的概率。

负二项概率分布的分类：

1. 负二项分布（Negative Binomial Distribution）：描述了成功次数达到指定次数时的失败次数的概率分布。
2. 几何分布（Geometric Distribution）：是负二项分布的一种特殊情况，描述了首次成功发生前的失败次数的概率分布。

负二项概率分布的优势：

1. 灵活性：负二项概率分布可以适用于各种实际场景，例如实验研究、财务分析、风险评估等。
2. 数据建模：通过对负二项概率分布进行建模，可以更好地理解和预测实际数据的分布特征，进而优化决策和业务流程。

负二项概率分布的应用场景：

1. 实验设计：在实验研究中，负二项概率分布可以用于描述成功次数达到指定次数时的实验失败次数，帮助科学家和研究人员分析实验数据。
2. 金融风险管理：负二项概率分布可以用于对金融市场中的风险进行建模和预测，例如模拟交易策略的成功和失败次数。

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